• 지구물리
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• 제5권1호
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• pp.63-71
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• 2002

적분 방정식법은 매우 강력한 3차원 전자탐사 모델링 기법이다. 그러나 이 방법은 이상체내에의 전기장의 계산을 위하여 대형 선형 방정식의 해를 구해야 하므로 계산시간이 많이 소요된다는 단점이 있다. 특히 3차원 역산의 경우에는 이러한 적분방정식의 단점은 치명적이 될 수 밖에 없다. 이러한 단점을 극복하기 위하여 다양한 근사법이 개발되었지만, 이들 방법은 모두 Green 텐서의 적분을 수행해야 하며, 이 적분은 상당한 계산시간이 소요된다. 한편 전자탐사에서 Green 텐서는 거리가 증가함에 따라 급격히 감소하는 양상을 보이므로, 모델링을 위하여 이상체를 여러 개의 미소요소로 분할할 경우, 먼 거리에 있는 미소요소는 측정 미소요소에서의 전기장에 크게 영향을 미치지 못한다. 본 논문에서는 이점에 착안하여 먼 거리에 있는 미소요소에 의한 Green 텐서를 무시함으로써 획기적으로 계산시간을 단축할 수 있었다. 결과의 정확성 검토를 위하여 간단한 형태의 이상체에 대하여 본 방법을 사용하여 전기장을 계산한 결과 적분 방정식법, 확작 Born 근사 및 급수법의 결과와 거의 일치하는 정확한 결과를 얻을 수 있었으며, 계산시간을 단축할 수 있었다.

• 한국음향학회지
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• 제42권4호
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• pp.357-363
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• 2023

다양한 신호가 혼합된 수중 신호로부터 각각의 신호를 분리하는 기술은 오랫동안 연구되어왔지만, 낮은 품질의 수중 신호의 특성 상 쉽게 해결되지 않는 문제이다. 현재 주로 사용되는 방법은 Short-time Fourier transform을 사용하여 수신된 음향신호의 스펙트로그램을 얻은 뒤, 주파수의 특성을 분석하여 신호를 분리하는 기술이다. 하지만 매개변수의 최적화가 까다롭고, 스펙트로그램으로 변환하는 과정에서 위상 정보들이 손실되는 한계점이 지적되었다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 긴 시계열 신호 처리에서 좋은 성능을 보인 Dual-path Recurrent Neural Network을 기반으로, 다중 채널 센서로부터 생성된 입력신호인 3차원 텐서를 처리할 수 있도록 변형된 Tripple-path Recurrent Neural Network을 제안한다. 제안하는 기술은 먼저 다중 채널 입력 신호를 짧은 조각으로 분할하고 조각 내 신호 간, 구성된 조각간, 그리고 채널 신호 간의 각각의 관계를 고려한 3차원 텐서를 생성하여 로컬 및 글로벌 특성을 학습한다. 제안된 기법은, 기존 방법에 비해 개선된 Root Mean Square Error 값과 Scale Invariant Signal to Noise Ratio을 가짐을 확인하였다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제27권1호
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• pp.51-56
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• 2024

논문에서는 타원판의 벡터 중력과 중력 변화율 텐서 반응식을 유도하였다. 타원판의 벡터 중력은 이중 적분으로 표현한 타원판에 의한 중력 퍼텐셜을 각 축 방향으로 미분하여 유도한다. 이중 적분으로 정의된 타원판에 의한 벡터 중력은 복소 그린 정리를 이용하여 타원판 경계를 따라 폐곡선의 선적분으로 변형한다. 최종적으로 타원판 경계를 매개변수로 설정하여 1차원 수치적분을 통하여 타원판에 의한 벡터 중력을 유도한다. 타원판에 의한 중력 변화율 텐서의 xz, yz, zz성분은 타원판의 벡터 중력을 수직 방향으로 미분하여 구한다. xx, yy, xy성분은 이중 적분 형태의 벡터 중력의 수평 성분을 먼저 수평 방향으로 미분한 후 복소 그린 정리를 이용하여 유도한다.

• 전자공학회논문지
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• 제52권5호
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• pp.136-146
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• 2015

차량 인식을 기반으로 하는 능동 제어는 지능형 자동차의 구현에 필요한 핵심 기술이며. 차폐 영역(occlusion)이 빈번하게 발생하는 도심에서 차량을 인식하기 위하여 차량의 부분적인 모습만으로도 차량을 인식할 수 있는 부분 기반 차량 표현이 필요하다. 본 논문에서는 지역적인 특징을 기저벡터로 사용하는 비음수 텐서 분해(non-negative tensor factorization, NTF)를 이용하여 차량을 표현하고, NTF 분해 계수를 특징으로 차량 인식률을 검증하였다. 실험 결과, 제안하는 방법이 기존의 비음수 행렬 분해를 사용한 경우에 비하여 보다 직관적인 부분 표현이 가능하며, 도심 영상에서도 보다 강건하게 차량을 인식함을 보여주었다.

• 유변학
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• 제8권3_4호
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• pp.215-225
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• 1996

평판형의 열가소성 수지를 유리전이온도 이상으로 가열한 다음 압력을 가함으로써 원하는 형상의 제품을 성형하는 열성형공정은 대상 수지가 큰 변형을 일으킬 뿐만 아니라 비선형적 거동을 보이게 된다. 따라서 수지의 변형거동 예측과 최적성형조건의 설정에 많은 어려움과 시행착오를 거치게 되는 바, 열성형 공정의 최적화를 위한 연구의 일환으로 원형 평판위 수지를 대상으로 수지의 부풀림 거동과 이에 따른 두께 분포를 예측할수 있는유한요 소법의 수치모사 알고리듬을 개발하고자 하였다. Piola-Kirchhoff 응력 텐서와 Green 변형 텐서 및 lagrangian 변형 텐서를 사용하여 평판상의 응력-변형에 대한 비선형의 에너지 수 지식을 수립하고 Newton-Raphson 반복수렴법을 이용하여 근사적으로 해석하였으며 수지의 유변학적 구성방정식으로는 neo-Hookean 모델, Mooney-Rivlin 모델 및 Ogden 모델등의 초탄성 모델을 사용하여 그결과를 비교하였다. 수치모사에는 두께가 매우 얇기 때문에 두께 방향의 응력변화를 무시할수 있는 membrane 가정을 도입한 2차원적 해석과 두께 방향의 응력 변화를 고려하는 3차원적 해석을 모두 수행하고 그 차이를 비교하였으며 3차원적 해석 의 경우에는 penalty법을 이용하여 비 압축성을 만족하였다. 일차적으로 내압을 받는 두꺼 운 원통계에 대한 수치모사 해석을 수행하고 완전해와 비교함으로써 개발된 수치모사 알고 리듬의 열성형 공정에의 적용 타당성을 검증하였으며 이를 이용하여 원형 평판의 자유부풀 림거동을 예측한 결과 Treloar 등의 실험결과와 잘 부합함을 확인하였다. 또 간단한 형상의 금형이 있는 경우와 반지름 방향으로의 온도변화에 따른 수지의 변형거동을 해석함으로써 실제 열성형 공정에서 요구되고 있는 성형품의 두께 분포를 균일하게 하기 위한 방안을 제 시하였다.

• 터널과지하공간
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• 제21권3호
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• pp.174-180
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• 2011

횡등방성 암석의 강도해석에 활용할 목적으로 이방성 Mohr-Coulomb 파괴조건식을 제안하였다. 제안된 파괴조건식에서는 Pietruszczak & Mroz(2001)가 제안한 조직텐서를 도입하여 마찰각과 점착력을 조직텐서의 스칼라함수로 정의하였다. 두 강도정수의 이방성은 주응력좌표계와 재료 주좌표계의 상대적 회전을 바탕으로 계산된다. 이방성 파괴조건식을 최대로 하는 임계면을 찾는 방법이 Lagrange 승수법에 기초하여 제안되었다. 수치삼축압축 시험을 실시한 후 삼축압축강도와 파괴면 경사각 분석을 통하여 제안된 이방성 파괴함수의 성능을 검증하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(B)
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• pp.414-416
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• 2012

고차 주성분 방법으로는 텐서 분석이 있었다. Electroencephalography(EEG) 데이터나 Social Network 데이터에 텐서 분석이 적용되어 주요한 성분들을 찾는 연구들이 있었다. 그러나 텐서 분석은 직관적으로 이해하기에 어려움이 있으며 중요한 노드를 찾는데에는 다소 어려움이 있다. 본 논문에서는 고차 하이퍼에지로 이차원 행렬을 만들고 주성분분석법을 이용하여 중요한 노드를 찾는 새로운 방법론을 제시한다. 데이터로는 Multimodal Memory Game(MMG) 수행시 촬영한 EEG 데이터를 사용하였다. MMG는 TV 드라마 기반의 기억인출게임이다. 베타파의 Power Spectrum Density(PSD)는 각 위치의 채널들의 활성도를 나타내는 지표이다. 우리는 Random Sampling을 바탕으로 PSD 상위 50%의 채널들간의 전이행렬을 구하였다. 그 후 고유치와 고유벡터를 구하였다. 가장 큰 고유치의 고유벡터는 주성분을 나타내며 고유벡터의 각 원소들은 중요도를 나타내는 centrality 이다. 세 명의 피험자에 대한 centrality 상위 30개의 중요한 채널들을 구하였고 세명에 공통적으로 포함되는 채널을 확인하였다.

• 지질공학
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• 제17권4호
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• pp.673-680
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• 2007

2007년 1월 20일 발생한 오대산지진과 관련된 지진원 상수(지진원기구, 진원깊이, 규모, 지진원 특성 등)를 지진모멘트텐서 방법을 이용하여 분석하였다. 3개의 지각속도 모델에 의한 각각의 지각반응을 분석을 위한 그린함수로 이용하였다. 분석된 6개의 지진모멘트텐서 성분을 조합한 결과 오대산지진은 거의 북북동 방향의 주향을 가진 주향단층의 운동에 의해 발생된 것으로 해석된다. 진원깊이는 약 11 km의 값을 가지고 있으며 6개의 지진모멘트 성분을 분석한 결과 CLVD 성분이 약 7%의 값을 가지고 있어 순수 단층면위의 미끄러짐 현상에 의해 발생된 것으로 해석되었다. 지진원기구의 주향이 오대산 단층의 주향과 일치하고 있고, 또한 진앙도 오대산 단층의 지표 연장선과 밀접한 관계를 보여주고 있으므로 오대산 단층이 지진유발 단층인 것으로 해석된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권7호
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• pp.176-185
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• 2019

AUDIT-K 척도에 따른 중년남성을 대상으로 뇌 회백질의 손상 유무를 파악 할 수 있는 확산텐서영상을 검사하여 영상을 획득 한 후 Tract-Based Spatial Statics(TBSS)방법으로 뇌 회백질 부위의 이랑(Gyrus) 신경 섬유로의 비등방도 FA(fractional anisotropy)값을 측정 분석한 결과 모든 영역에서 정상 음주자가 알코올 사용 장애 추정자보다 FA값이 낮게 측정되었으며 통계적으로 유의하였다. 본 연구의 측정한 FA결과 값으로 추측하자면 즉, 알코올 사용이 뇌 회백질 부위의 이랑(Gyrus) 계측한 해부학적 미세 구조성 변화에 크게 영향을 미치며 신경 섬유로를 손상시키고 이와 관련된 기능적 이상에 영향을 준다고 할 수 있다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.701-706
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• 2019

최근에는 인공지능의 도래로 인하여 수많은 산업과 일반적인 응용에 적용됨으로써 우리의 생활에 큰 영향을 발휘하고 있다. 이러한 분야에 다양한 기계학습의 방식들이 제공되고 있다. 기계학습의 한 종류인 지도학습은 학습의 과정 중에 특징값과 목표값을 입력으로 가진다. 지도학습에도 다양한 종류가 있으며 이들의 성능은 입력데이터인 빅데이터의 특성과 상태에 좌우된다. 따라서, 본 논문에서는 특정한 빅 데이터 세트에 대한 다수의 지도학습 방식들의 성능을 비교하기 위해 텐서플로우(Tensorflow)와 사이킷런(Scikit-Learn)에서 제공하는 대표적인 지도학습의 방식들을 이용하여 파이썬언어와 주피터 노트북 환경에서 시뮬레이션하고 분석하였다.